创业团队产品诞生记(三):产品设计

本文讲述了创业团队在2007年开发内容管理系统ZCMS的过程,包括界面设计与后台逻辑的制定,采用前后台分离的方式,重点介绍了静态化页面与模板机制的实现。

2007年8月,创业团队忙于奥运志愿者报名项目,忙完一个阶段后,产品的需求分析在参考国内主流CMS和一些国外知名CMS,并经过一系列的讨论后也已经基本确定下来,下一步的工作就是需要根据需求进行产品设计了。

    产品设计实际上包括两个方面:界面和程序。界面(UI)会给用户一个最直观的感受,好看还是不好看,好用还是不好用。对于一个管理软件来讲,国内的界面也都大同小异,不能过于追求显示效果,主要还是强调操作方便。大多数的管理软件基本上也都是左右两栏,左边是菜单,右边是操作区,当然我们也是这样的设计。在公司成立的大半年里面,我们陆陆续续做了几个项目,基本的界面也都是左右两栏的形式,不过由于经过了基本的设计,在客户眼里还是觉得比较好看。

第一稿的管理系统界面

 

现在的定稿界面。实际上这个也将在我们下一版中被替换。

    界面方面将利用我们积累的前台控件体系,包括数据表格datagrid、对话框dialog、下拉框、按钮、选项卡等。这些控件共同构成了整个的展现体系,我们同时为了兼容firefox,ie也作出了很多努力(现在需要支持ie6-8,firefox,chrome,opera等等,好在当时支持了firefox,同时因为支持firefox也为我们调试js提供了巨大的便利)。

    另一方面,后台数据库、应用逻辑设计关乎到产品的功能、稳定性等等。数据库的模型基本上和市面上大多数的cms差不多,我们引入了页面片段的机制,便于大型新闻类网站的快速应用和发布。程序上基于已经积累的框架体系,只需要做业务逻辑就可以了。我们的框架实际上形成了一个企业快速开发平台,提供了大量的底层机制和工具,如数据库连接封装、orm映射、工作流、基本标签库等,工具类提供了报表支撑,定时器,图片水印支持,文件压缩工具,Excel操作工具,验证码等。我们在这个基础上开发了一些常见的业务逻辑,包括权限管理、用户管理、菜单、部门等,形成了一个基本的平台,除了可以供zcms使用,还可以提供给其他业务系统快速开发使用。

    对于cms来讲,无外乎文档、目录。文档编辑我们采用了fckeditor,对其进行了一些定制。目录结构采用树形控件展示。其中最关键的是页面静态化和模板机制,主流的cms基本上都将页面进行了静态化,模板的机制基本上分为两种:自定义标签和脚本。如TRS采用了标签形式,turbocms采用了脚本。我们希望能通过标签提供基本的展现,如果遇到复杂情况,那么可以采用脚本,因此我们提供了两种支持。我们的脚本使用了bsh,对于java程序员来讲能快速入门,也便于将来的实施。

    另外还涉及到投票、统计、自定义表单、评论等一系列数据与服务,还有文件部署、分发、爬虫、搜索等基础服务。这样,一个复杂的cms开始动工了(我们希望是功能复杂,使用简单)。

    产品的开发我们从来没有经验,于是我们就在不断的否定和反复中开始了zcms的开发旅程。

创业团队产品诞生记(一):产品定位

创业团队产品诞生记(二):产品需求分析

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创业两年多,做了n多项目,挤出时间来做产品,经过不同的项目的检验和完善,我们的内容管理系统(ZCMS)终于发布测试版了,感概良多,希望和各位分享。可能有广告的嫌疑,手下留情。有空看看我们的产品: http://demo.zving.com

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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